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Inteligencia Artificial
En el debate sobre el futuro de la inteligencia artificial, a menudo nos centramos en sus capacidades: su velocidad para resolver problemas, su habilidad para generar textos o su potencial para transformar industrias enteras. Pero hay un factor fundamental, un "pequeño" detalle físico, que a menudo pasamos por alto y que supone el mayor freno para el desarrollo de una verdadera IA general: su brutal e insostenible consumo de energía.
Un nuevo análisis sobre la eficiencia energética en la inteligencia artificial y biológica pone sobre la mesa cifras tan asombrosas que parecen sacadas de la ciencia ficción, pero que revelan una verdad incómoda para el mundo tecnológico. Mientras la IA avanza a pasos agigantados, sigue estando a años luz de replicar la proeza de ingeniería que todos llevamos sobre los hombros.
El cerebro humano es, sin duda, la máquina más eficiente jamás creada. Con sus aproximadamente 100.000 millones de neuronas, es capaz de realizar las tareas más complejas imaginables consumiendo apenas 12 vatios de potencia, menos energía de la que necesita una bombilla de bajo consumo para iluminar una habitación.
Ahora, comparemos esa cifra con la tecnología que intenta imitarlo. Las necesidades energéticas de los sistemas de IA son, según los investigadores, "asombrosas". Un simple procesador de un ordenador portátil necesita unos 150 vatios para funcionar. Los superordenadores más rápidos del mundo, que se utilizan para todo tipo de aplicaciones (incluyendo la simulación de IA), consumen más de 21 millones de vatios.
Pero la comparación más reveladora llega de la mano del Blue Brain Project de Suiza. Según sus estimaciones, para simular los procesos de pensamiento de un único cerebro humano, un superordenador necesitaría la increíble cifra de 2.700 millones de vatios. Esta diferencia abismal significa que nuestros cerebros orgánicos son, literalmente, millones de veces más eficientes energéticamente que los sistemas de IA actuales.
Este desorbitado consumo no es solo una curiosidad científica; tiene consecuencias muy reales. El entrenamiento de los grandes modelos de IA que usamos hoy en día ya consume cantidades ingentes de energía. Por ejemplo, se calcula que entrenar el modelo ChatGPT-3 de OpenAI requirió unos 1.300 megavatios-hora de electricidad, el equivalente al consumo anual de 130 hogares estadounidenses.
Recientemente, también se ha estimado que utilizar una de las herramientas más populares de los modelos de IA como lo es la generación de víde, es una de las tareas más demandantes energéticamente. En ese sentido, se sabe que generar un vídeo de cinco segundos consume tanta energía como mantener un microondas en funcionamiento durante una hora.
Este coste, tanto medioambiental como financiero, plantea serias dudas sobre la viabilidad de seguir escalando la IA por el mismo camino. Aunque se está investigando en chips y algoritmos más eficientes, la huella energética de la industria sigue siendo una gran preocupación.
La respuesta a por qué nuestro cerebro es tan superior en este aspecto reside en su propia naturaleza. La computación digital, la que usan nuestros ordenadores, se basa en la precisión absoluta, en umbrales eléctricos muy fiables que requieren mucha energía para mantenerse.
La computación biológica, en cambio, es mucho más flexible y caótica. Los procesos de nuestro cerebro son, en comparación, "ruidosos e imprecisos", pero son "suficientemente fiables" para producir resultados "suficientemente precisos" con un gasto de energía mínimo. Además, el cerebro es capaz de ajustar su consumo energético según la tarea, una flexibilidad que la tecnología digital apenas empieza a implementar.
A esto se suma otro factor clave: el concepto de "embodiment". Según neurocientíficos como Antonio Damasio, la inteligencia no es solo procesar información en un chip, sino que surge de la interacción constante entre el cerebro, el cuerpo y el entorno. Nuestro cerebro está continuamente recibiendo información de nuestro cuerpo, y es esa conexión la que da lugar a una inteligencia verdaderamente general.
Esta brutal diferencia en el consumo de energía es, hoy por hoy, la mayor barrera para alcanzar una IA general que pueda pensar de forma tan flexible y creativa como un humano.
Así que, la próxima vez que te preocupes por un posible "apocalipsis de la IA", recuerda que, de momento, su factura de la luz hace que ese escenario sea muy poco probable a corto plazo. En la batalla de la eficiencia, la evolución sigue ganando por goleada.
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